用R语言按日期匹配两个firmid

假设我们有两个数据框df1和df2，每个数据框都有两列：firmid和date。我们想要匹配两个数据框中具有相同日期的firmid。

以下是用R语言实现的代码：

# 创建示例数据框
df1 <- data.frame(firmid = c("A", "B", "C", "D"), date = as.Date(c("2021-01-01", "2021-01-02", "2021-01-03", "2021-01-04")))
df2 <- data.frame(firmid = c("E", "F", "G", "H"), date = as.Date(c("2021-01-02", "2021-01-03", "2021-01-04", "2021-01-05")))

# 使用merge函数按日期匹配firmid
merged_df <- merge(df1, df2, by = "date")

# 输出结果
merged_df

输出结果为：

        date firmid.x firmid.y
1 2021-01-02        B        E
2 2021-01-03        C        F
3 2021-01-04        D        G

这个结果表明，在df1和df2中，分别有B和E、C和F、D和G这三对firmid在相同的日期上匹配。

相关问题

用R语言按日期匹配两个表。表1有firmid1和date1，表2有firmid2，date2，a。要去表2里面找到firmid1在date1之后3个月内的a的平均值

假设表1名为df1，表2名为df2，可以按照如下步骤进行匹配：

1. 将date1转换为日期格式，并新增一个date1_3m列表示date1之后3个月的日期：

df1$date1 <- as.Date(df1$date1)
df1$date1_3m <- df1$date1 + months(3)

2. 将date2转换为日期格式，并筛选出在date1之后3个月内的数据：

df2$date2 <- as.Date(df2$date2)
df2_sub <- df2[df2$firmid2 %in% df1$firmid1 & df2$date2 >= df1$date1 & df2$date2 <= df1$date1_3m, ]

3. 按照firmid2和date2分组，计算a的平均值：

df2_avg <- aggregate(df2_sub$a, by = list(firmid2 = df2_sub$firmid2, date2 = df2_sub$date2), FUN = mean)

4. 匹配回表1中的firmid1和date1，将平均值添加到df1中：

df1$avg_a <- sapply(1:nrow(df1), function(i) {
  match_row <- df2_avg$firmid2 == df1$firmid1[i] & df2_avg$date2 == df1$date1[i]
  if (any(match_row)) {
    return(df2_avg$`mean_a`[match_row])
  } else {
    return(NA)
  }
})

最终得到的df1数据框中，每行对应的avg_a列即为所求的平均值。

SELECT f.id AS firmId, f.name AS firmName,COUNT(1) AS num,up.phoneNum FROM ty_order o LEFT JOIN ty_firm f ON f.id = o.firmId LEFT JOIN user up ON up.firmId = o.id AND up.type = '档主' AND up.effectivStatus = '启用' WHERE o.status IN ('赊欠','已结清') AND ( f.name LIKE '%2%' OR f.id LIKE '%2%' OR up.phoneNum LIKE '%2%' ) GROUP BY f.id ORDER BY COUNT(1) DESC 中的like查询查询变慢

对于 LIKE 查询，如果在查询条件中使用了通配符 %，那么 MySQL 就无法使用索引进行优化，因为它无法确定哪些行匹配查询条件。因此，可以考虑以下几种优化方式：

1. 尽量避免在查询条件中使用通配符 %，可以考虑使用全文索引或者其他方式进行优化。

2. 对于类似于 '%2%' 这样的查询条件，可以使用字符集合索引来进行优化。例如，创建一个字符集合索引，包含所有可能出现的字符，然后在查询条件中使用 IN 运算符，将查询条件拆分成多个等值查询，这样就可以使用索引进行优化了。

3. 将 LIKE 查询改为全文索引查询，使用 MySQL 自带的全文索引功能进行优化。

4. 对于一些经常出现的查询条件，可以将这些条件提前进行处理，例如将查询条件中的 '%2%' 替换为一个固定的字符串，然后使用这个固定的字符串进行查询。

5. 优化查询语句本身，例如使用 EXPLAIN 命令查看查询计划，查找可能存在的性能瓶颈，进行适当的索引优化等。